2. 浦江县气象局,浙江 浦江 322200;
3. 厦门市翔安区气象局,福建 厦门 361103
2. Pujiang Meteorological Service, Pujiang 322200, China;
3. Xiang'an Meteorological Service of Xiamen, Xiamen 361103, China
短时强降水是引发局地灾害的关键因素[1]。目前在弱天气强迫形势下,中小尺度对流天气的局地性和突发性为预报的准确度带来挑战[2-3]。因此,深入研究中小尺度对流系统的触发机制和发展过程,对提高灾害性天气的预报预警能力至关重要。
天气雷达在研究中小尺度对流系统中具有重要作用。我国业务新一代S波段双偏振多普勒天气雷达(S-band dual-polarization Doppler weather radar,简记为“SPOL”)能够有效探测雷暴、冰雹等灾害性天气[4],然而对于快速变化的天气系统,其扫描周期较长,垂直分辨率较低。X波段相控阵阵列天气雷达(X-band phased array weather radar,XAWR)在垂直方向上采用电扫描方式,具有快速转换波束指向的能力,更高的时空分辨率特性使其可作为S波段天气雷达网的补充,能够更精确地探测对流系统的短时演变特征[5]。
近年来,国内外很多学者利用XAWR对中小尺度对流系统进行了研究。部分学者结合SPOL和XAWR数据,通过对超级单体、雷暴、下击暴流、短时强降水过程等的分析,验证了XAWR数据的可靠性,揭示了各类灾害性天气的中小尺度结构特征[6-13]。在短时强降水的环境特征方面,众多学者对不同类型大尺度环流背景下强对流天气的水汽条件、大气层结稳定度、抬升触发机制等进行了总结和统计[14-17]。苏涛[18]、崔新艳等[19]对强对流天气的对流初生机理做了较为丰富的总结,指出边界层辐合线、水平对流卷、微气旋、垂直切变、地形效应等均有利于对流初生(convective initiation,CI),尤其在辐合线与辐合线或其他系统的相交处,容易形成深对流,而低空急流、涌或密度流、重力波等有利于高架对流初生。
尽管众多学者对对流系统的发展演变进行了大量研究,但气象学界对不同类型短时强降水的触发、发展、维持和消散过程的认识还远远不够,高时空分辨率资料的缺乏限制了对各类天气背景下短时强降水更细致的研究。因此,此文主要利用高时空分辨率的XAWR回波数据,结合SPOL数据及地面自动气象站、探空资料,对2022年6月发生在上海地区的一次短时强降水过程进行综合分析,探究此次过程的触发机制及强对流系统的三维特征,以加深对短时强降水的认识。
1 资料与方法XAWR由3个及以上X波段相控阵雷达(以下简称“子阵雷达”)构成,子阵雷达的最大探测距离约为45 km,径向分辨率为30 m。各子阵雷达按间距20~60 km的等边三角形排列(图 1),公共探测区域组成的三角形柱体内能够获得3组强度场数据和速度场数据,称作三维精细探测区。由于XAWR的单个子阵雷达最大探测距离约45 km,往往不能完整地探测到天气系统的发展演变,因此需要将多部子阵雷达的数据进行融合,扩大雷达探测范围,达到对天气系统长时间、全方位监测的目的[20]。文中先采用垂直线性内插法[21]对雷达数据进行插值,得到空间比较连续的反射率因子分析场,再采用最大值法实现同一高度层强度场的融合。
|
图 1 2022年6月29日13:00—15:00上海雷达与降水落区分布 Fig.1 Distribution of radars and precipitation in Shanghai from 13:00 BJT to 15:00 BJT 29 June 2022 |
XAWR在垂直方向上采用电扫描方式覆盖0°~90°的区域,水平方向上依旧采用机械扫描方式,天线旋转速度达30 (°) ·s-1,仅需要2 s就能够对三维精细探测区完成扫描。因此,三维精细探测区内,利用2 s时差内的3组径向速度值能够明显提高风场的反演精度[22]。李渝等[23]利用三维变分反演风场算法和合成风场算法对长沙机场阵列天气雷达的风场进行验证发现,利用阵列合成风场得到的风场结构符合不同降水类型的基本特征。其计算原理如下。
在插值后的直角坐标系网格中,每个子阵雷达坐标为(xi, yi, zi),空间任意一点坐标在网格场中表示为(x, y, z)。u、v、w代表在x、y、z方向的风分量。Ri为网格点到每个子阵雷达的距离。直角坐标系中每个子阵雷达测得的径向速度Vi与风分量的公式为
| $ V_i=\frac{u\left(x-x_i\right)}{R_i}+\frac{v\left(y-y_i\right)}{R_i}+\frac{w\left(z-z_i\right)}{R_i} $ | (1) |
| $ R_i=\sqrt{\left(x-x_i\right)^2+\left(y-y_i\right)^2+\left(z-z_i\right)^2} $ | (2) |
利用公式(1)和(2),可用三维精细探测区内的3组径向速度计算出风分量u、v、w。
文中使用的资料包括2022年6月27—29日逐小时的ERA5再分析全球格点数据、常规地面观测与探空资料。雷达数据包括由华东地区的SPOL组网的数据、5部子阵雷达组成的XAWR强度融合场与三维风场反演数据。雷达强度融合场与三维反演风场资料的水平格点间隔为500 m,垂直格点间隔为200 m,最高至14.9 km。SPOL组网数据用以分析短时强降水的触发机制及雷达回波的总体演变情况,XAWR的数据主要用于探究对流发展时强度场与风场的中小尺度结构。位于上海的SPOL和5部子阵雷达组成的XAWR分布如图 1所示。
2 天气实况2022年6月29日07:00—16:30(北京时,下同)上海出现了短时强降水天气,主要降水区域为上海中西部,最大累计降水量达81.0 mm。其中,13:00—14:00强降水分布偏北,最大降水量为36.1 mm(图 1a),14:00—15:00强降水位置略偏南,降水强度比13:00—14:00的降水强度略弱(图 1b)。
3 对流触发机制根据ERA5再分析资料和探空资料,2022年6月29日08:00,上海地区整层位于高空槽前和辐合线前的西南暖湿气流中,上空聚集了大量的不稳定能量,对流抑制能量(convective inhibition,CIN)为0 J ·kg-1,对流启动只需要弱的抬升条件。13:00,上海地区处于地面冷锋前的西南暖湿气流中,不受冷锋直接影响。SPOL强度场与地面风场显示,10:00嘉兴—上海西北部存在向东北方向移动的系统性降水回波带,有较弱的西北浅薄冷空气向上海地区输送。随后回波带南部出现窄带回波,回波强度约为15 dBZ。11:24窄带回波上开始产生小尺度对流(图 2a),最大回波强度超过45 dBZ。强对流沿窄带回波向东北方向移动,13:00影响上海地区,最大雷达反射率因子达到60 dBZ(图 2b)。此时,随着冷空气的下滑,强对流区的地面风场上出现了西北、东南气流的中尺度辐合线(图 2c)。15:00辐合线与强对流同时消散(图略)。
|
图 2 SPOL强度场与地面风场分布 Fig.2 Distribution of SPOL intensity field and surface wind field |
综合以上分析,此次降水为弱天气尺度扰动下发生在地面冷锋前的暖区暴雨过程[24-25]。在有利的水汽和热力不稳定条件下,提前1~2 h出现的地面中小尺度风场辐合对此次暖区暴雨有直接的触发作用:西北处的冷锋天气消散时,弱冷空气向东南方的上海—嘉兴地区下滑,与偏南暖湿气流汇合形成了地面风场辐合线,辐合线上不断触发对流并沿西南环境气流向上海地区移动,产生强降水。
4 雷达回波发展演变 4.1 回波合并消散情况此次强对流回波从触发到消散,经历了3次合并增强过程,在上海地区形成多单体雷暴群。(1)12:16—12:30,5个单体(1—5)首次合并发展为3个单体(A、3、C),单体1和2合并形成单体A,单体4和5合并形成单体C。12:30,单体A逐渐消散,单体C南侧新生了单体6,迅速发展增强(图 3a—c)。(2)12:48—13:28,新生的单体6与单体A、3、C第二次合并为东北—西南向分布的多单体雷暴D,整体向东南方向移动(图 3d—f)。(3)13:36—13:54,雷暴D与单体E、F第三次合并形成东北—西南向的多单体雷暴G,向东北方向移动(图 3g—i)。14:12—14:34,强回波迅速减小,雷暴G趋于消散(图 3j—l)。
|
图 3 雷达组合反射率因子演变 Fig.3 Evolution of radar composite reflectivity |
雷暴发展过程中,第二、三次合并完成后回波均有显著增强,强回波持续时间长,是造成上海强降水的主要对流系统。回波强度和风场的最低尺度属于小尺度范畴,因此此文重点对12:48—13:36及13:48之后的雷达回波和风场进行精细化的中小尺度分析。
4.2.1 第二次合并后12:48第二次合并后形成东北—西南向的雷暴D,回波强度增强,最大反射率因子达64 dBZ,强回波范围增大,雷暴向东南方向缓慢移动(图 3d—f)。水平强度融合场和风场显示,2.3 km高度以下强回波西北侧由偏北冷气流控制,2.3 km高度以上风逆时针转为西南风(图 4a—c)。对强回波中部沿经线(121.27°E)作垂直剖面发现,强回波触地,向上发展至6 km的高度,强回波区对应较弱的上升气流,北侧为下沉气流。下沉气流在低层向南扩散,低层1.8 km高度以下全部由偏北气流主导。强回波南侧存在明显的偏北冷气流与偏南暖湿气流的辐合线(图 4d、f)。对强回波东北部沿经线(121.34°E)作垂直剖面发现,最大回波强度约为55 dBZ,强回波区低层由下沉气流主导,上升气流抬升至4 km高度以上(图 4e、g)。
|
图 4 12:48多单体雷暴D的空间配置 Fig.4 Spatial configuration of multi-cell thunderstorm D at 12:48 BJT |
图 5为多单体雷暴D的演变模型图。此时雷暴D呈明显的多单体结构,不同位置处回波的发展程度不同。西南侧回波由于单体6的合并作用,回波发展旺盛;中部单体C所处的成熟区域由上升气流主导,北侧存在明显的下沉气流,下沉气流在低层的扩散增强近地层偏北气流,在强回波南侧与偏南暖湿气流辐合触发对流;东北部单体A、3所处的消散区域低层由下沉气流主导,上升气流无法维持。Wilson等[26-27]指出,大气边界层的风向与雷暴出流边界移动方向相反时,对流更容易向上发展,有利于雷暴的加强与维持。由于环境大气整层为西南气流,低层入侵的偏北冷气流与西南暖湿气流相遇,有利于雷暴D的维持和加强。
13:04,沿过强回波的经线(121.28°E)作垂直剖面发现强回波北侧形成中高层南北辐合下沉,低层南北扩散的流场分布。此时近地层的偏北气流主要来源于雷暴中高空蒸发、融化及降水拖曳等作用产生的弱下沉气流在低层的向南扩散(图 6a、c)。13:08,西南部强回波维持,沿经线(121.30°E)的垂直剖面图显示,强回波后侧高层辐合,下沉气流减弱,近地面强回波南侧偏北出流依旧维持(图 6b、d)。13:18,经向垂直流场上,强回波处对应的上升气流增强,高度升高,北侧下沉气流增强(图 6e、g)。多单体雷暴D持续发展至13:28,回波强度与范围均减小,经向垂直剖面显示强回波处对应的上升气流在中高层出现上升气流大值区,雷暴D逐渐进入成熟至消散阶段,强回波北侧均为下沉气流,低层偏北出流范围减小(图 6f、h)。
|
图 6 不同时刻多单体雷暴D沿不同经线的强度场与风场垂直剖面 Fig.6 Vertical sectional view of intensity field and wind field of multi-cell thunderstorm D along different meridians at different times |
因此,多单体雷暴D在低层偏北气流的激发下,西南侧强回波维持。强回波中流出的冷气流增强低层偏北冷气流。随着雷暴流出气流的减弱,低层冷暖气流间的辐合也逐渐减弱,雷暴D趋于消散。
4.2.2 第三次合并后对流合并是一个很复杂的非线性过程,使得云体尺度和强度发生变化[29-30]。13:36雷暴D向东南方向继续移动,西南方存在发展中的单体E、F(图 3g)。其中单体E、F的初生过程与单体A、3、C的初生过程类似,由单体合并发展而来。多单体雷暴D处于消散阶段,而单体E、F整层由西南气流主导。13:36—13:48多单体雷暴D与后方快速移动的单体E、F进行第三次合并,形成的多单体雷暴G回波强度增强,强回波范围增大,呈东北—西南向的带状分布,向东北方向缓慢移动(图 3g—i)。
多单体雷暴G与第二次合并后的多单体雷暴D相比,水平风场上低层流出的偏北气流弱。13:54回波带西北侧为偏南气流,东南方为偏东气流,水平风自地面至2.5 km均顺时针转为西南气流(图 7a—c)。垂直流场显示西南侧强回波处整层为偏南气流,低层存在东西向气流的辐合,强回波与上升气流对应(图略)。东北侧低层为下沉气流,雷暴处于成熟至消散阶段,下沉气流在低层扩散产生弱偏北出流(图略)。
|
图 7 13:54多单体雷暴D在不同高度处强度场与风场的分布 Fig.7 Distribution of intensity field and wind field of multi-cell thunderstorm D at different heights at 13:54 BJT |
14:06下沉气流增强导致低层向南扩散的气流增强,回波东南侧前沿再次出现水平风的小尺度辐合辐散,触发新生单体。Markowski等[28]指出,雷暴系统移动方向是单体传播方向和单体运动方向之和,由于雷暴东南侧的弱偏北气流在雷暴南侧触发单体,传播方向与运动方向相反,系统移动速度减慢。沿经线(121.30°E)作垂直流场发现,强回波处整层对应上升气流,上升气流大值区位于4 km高度以上,下层存在南北扩散气流(图 8)。随后,西南侧强回波向南缓慢发展。
|
图 8 14:06多单体雷暴G沿不同经线的强度场与风场垂直剖面 Fig.8 Vertical sectional view of intensity field and wind field of multi-cell thunderstorm G along different meridians at 14:06 BJT |
因此,多单体雷暴D与单体E、F第三次合并形成强度更强的多单体雷暴G,向东北方向移动。低层的弱偏北出流与偏南气流相遇在回波南侧形成小尺度辐合。由于单体的传播方向(向南)与大气边界层的平均风向(指向东北)相反,系统向北的移动速度缓慢,在上海中部地区产生较长时间的影响。
4.2.3 雷暴消散14:12—14:34,雷暴趋于消散(图 3j—l)。垂直剖面显示,14:12,强回波区4 km高度以下逐渐转为下沉气流,低层偏北气流厚度达3 km(图 9a、d)。14:30,上升气流强度减弱,低层由下沉气流主导,强回波高度由10 km降低至4 km以内(图 9b、e)。14:34,整层基本为偏南下沉气流,回波逐渐消散,此次降水过程基本结束(图 9c、f)。
|
图 9 不同时刻多单体雷暴G沿不同经线的强度场与风场垂直剖面 Fig.9 Vertical sectional view of intensity field and wind field of multi-cell thunderstorm G along different meridians at different times |
利用多源资料对2022年6月29日发生在上海的短时强降水过程进行精细化的中小尺度分析,揭示了该强对流降水的触发机制以及合并与消散过程中雷达强度场与风场的时空配置情况,结果如下:
(1) 此次短时强降水过程发生在西北侧冷锋前300 km的暖区内,不受冷空气的直接影响,天气尺度扰动信号弱,属于冷锋前型暖区暴雨过程。
(2) 对流发生前1~2 h,弱冷空气南下在上海—嘉兴地区形成地面中尺度风场辐合线,结合有利的水汽和热力不稳定条件,辐合线上不断触发对流,向东北方向移动进而影响上海地区。
(3) 此次对流从初生到消散,回波经历了3次合并增强过程。冷锋前的暖湿空气中激发出5个对流单体,第一次合并后形成单体A、3、C;单体A、3、C与南部的单体6第二次合并后形成东北—西南向的多单体雷暴D,向东南方向移动;处于消散阶段的多单体雷暴D与发展中的单体E、F第三次合并为多单体雷暴G,跟随西南环境气流向东北方向移动。
(4) 第一、二次合并完成后,雷暴的移动方向主要受近地层偏北气流的影响。其中偏北气流有两个来源:①低层入侵的冷空气,②雷暴中下沉气流在低层的向南扩散。第二次合并后,近地层由偏北气流主导,触发雷暴向东南方向移动。第三次合并后,来源于雷暴的偏北出流较弱,近地层主要由环境西南气流控制,雷暴跟随环境西南气流向东北方向移动。
(5) 多单体雷暴G成熟后上升气流的高度升高,强回波低层转为下沉辐散气流。随着环境西南风增强,强回波南侧低层的偏北出流逐渐减弱,中高层偏南下沉气流增强,阻碍上升气流的发展,回波迅速消散。
| [1] |
俞小鼎. 短时强降水临近预报的思路与方法[J]. 暴雨灾害, 2013, 32(3): 202-209. |
| [2] |
许小峰. 从物理模型到智能分析: 降低天气预报不确定性的新探索[J]. 气象, 2018, 44(3): 341-350. |
| [3] |
王璐, 沈学顺. 对流尺度集合预报与模式不确定性研究进展[J]. 气象, 2019, 45(8): 1158-1168. |
| [4] |
赵军平, 张智察, 周方毅, 等. S波段和X波段雷达定量降水估计在台风"格美"影响浙江期间的评估分析[J]. 海洋气象学报, 2025, 45(1): 12-22. DOI:10.19513/j.cnki.hyqxxb.20241127001 |
| [5] |
马舒庆, 陈洪滨, 王国荣, 等. 阵列天气雷达设计与初步实现[J]. 应用气象学报, 2019, 30(1): 1-12. |
| [6] |
于明慧, 刘黎平, 吴翀, 等. 利用相控阵及双偏振雷达对2016年6月3日华南一次强对流过程的分析[J]. 气象, 2019, 45(3): 330-344. |
| [7] |
张羽, 姚聃, 杨金红, 等. 基于S波段双偏振雷达和X波段相控阵雷达的超级单体观测分析[J]. 气象科技, 2023, 51(3): 419-430. |
| [8] |
程元慧, 傅佩玲, 胡东明, 等. 广州相控阵天气雷达组网方案设计及其观测试验[J]. 气象, 2020, 46(6): 823-836. |
| [9] |
李婵珠, 莫伟强, 冼星河, 等. 一次强对流天气的X波段相控阵雷达回波分析[J]. 广东气象, 2024, 46(2): 1-5. |
| [10] |
肖靖宇, 杨玲, 俞小鼎, 等. 佛山相控阵阵列雷达探测2020年9月4日短时强降水天气过程的分析[J]. 气象, 2022, 48(7): 826-839. |
| [11] |
KIKUCHI H, SUEZAWA T, USHIO T, et al. Initial observations for precipitation cores with X-band dual polarized phased array weather radar[J]. IEEE Trans Geosci Remote Sens, 2020, 58(5): 3657-3666. |
| [12] |
刘云, 郭飞燕. 两次长寿命非超级单体孤立强风暴多普勒天气雷达观测对比分析[J]. 海洋气象学报, 2019, 39(4): 124-132. DOI:10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2019.04.015 |
| [13] |
李方平, 马舒庆, 杨玲, 等. 基于阵列天气雷达的下击暴流回波演变分析[J]. 干旱气象, 2020, 38(6): 947-954. |
| [14] |
郑媛媛, 姚晨, 郝莹, 等. 不同类型大尺度环流背景下强对流天气的短时临近预报预警研究[J]. 气象, 2011, 37(7): 795-801. |
| [15] |
石晨, 翟盘茂, 廉毅. 高空切断冷涡研究进展[J]. 气象, 2023, 49(5): 513-524. |
| [16] |
樊李苗. 短时强降水发生的环境条件和个例分析[D]. 北京: 中国气象科学研究院, 2012.
|
| [17] |
郝莹, 姚叶青, 郑媛媛, 等. 短时强降水的多尺度分析及临近预警[J]. 气象, 2012, 38(8): 903-912. |
| [18] |
苏涛. 江淮下游地区强对流发生条件的实况分析与模拟[D]. 杭州: 浙江大学, 2017.
|
| [19] |
崔新艳, 陈明轩, 秦睿, 等. 对流初生机理的研究进展[J]. 气象, 2021, 47(11): 1297-1318. |
| [20] |
魏海文, 张骞, 杨传凤, 等. 双偏振多普勒天气雷达产品三维可视化技术研究[J]. 海洋气象学报, 2021, 41(2): 78-85. DOI:10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2021.02.008 |
| [21] |
肖艳姣, 刘黎平. 新一代天气雷达网资料的三维格点化及拼图方法研究[J]. 气象学报, 2006, 64(5): 647-657. |
| [22] |
王博. 多普勒天气雷达识别低空风切变算法的改进研究[J]. 海洋气象学报, 2020, 40(3): 84-89. DOI:10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2020.03.009 |
| [23] |
李渝, 马舒庆, 杨玲, 等. 长沙机场阵列天气雷达风场验证[J]. 应用气象学报, 2020, 31(6): 681-693. |
| [24] |
黄士松. 华南前汛期暴雨[M]. 广州: 广东科技出版社, 1986: 212-244.
|
| [25] |
陈玥, 谌芸, 陈涛, 等. 长江中下游地区暖区暴雨特征分析[J]. 气象, 2016, 42(6): 724-731. |
| [26] |
WILSON J W, MUELLER C K. Nowcasts of thunderstorm initiation and evolution[J]. Wea Forecasting, 1993, 8(1): 113-131. |
| [27] |
WILSON J W, MEGENHARDT D L. Thunderstorm initiation, organization, and lifetime associated with Florida boundary layer convergence lines[J]. Mon Wea Rev, 1997, 125(7): 1507-1525. |
| [28] |
MARKOWSKI P, RICHARDSON Y. Mesoscale meteorology in midlatitudes[M]. New York: John Wiley & Sons, Ltd., 2010.
|
| [29] |
付丹红, 郭学良. 积云并合在强对流系统形成中的作用[J]. 大气科学, 2007, 31(4): 635-644. |
| [30] |
WESTCOTT N. A historical perspective on cloud mergers[J]. Bull Amer Meteor Soc, 1984, 65(3): 219-226. |
2025, Vol. 45


